LabVIEW与数据采集.ppt

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1、LabVIEW与数据采集顾永刚2008.04.03内容与安排虚拟仪器与LabVIEW简介数据采集的相关介绍LabVIEW中的数据采集LabVIEW中数据采集的扩展应用介绍若干实例第一部分虚拟仪器与LabVIEW简介虚拟仪器简介NI公司于20世纪70年代中期提出了虚拟仪器的概念。虚拟仪器是在以通用计算机为核心的硬件平台上，由用户设计定义，具有虚拟面板，测试功能由测试软件实现的一种计算机仪器系统，是计算机技术与仪器技术相结合的产物，其基础是计算机系统，核心是软件技术。简而言之，虚拟仪器就是在开放架构的基础上创建

2、用户自定义的测试系统。虚拟仪器大大突破了传统仪器在数据采集、处理、显示、存储等方面的限制，是一个测试和自动化系统的高性能、低成本运载平台。虚拟仪器的构成虚拟仪器与传统仪器的比较独立式传统仪器的基本框架类似于基于PC机的虚拟仪器根本区别在于两者不同的灵活性，用户是否能够根据各自不同的需求对其进行修改和扩展虚拟仪器的特点软件是虚拟仪器的核心性价比高缩小了仪器厂商与用户之间的距离具有良好的人机界面具有方便、灵活的互联可靠性高具有开放性、模块化、可重复使用及互换性等特点维护、维修方便什么是LabVIEWLabVIE

3、W是美国NI（NationalInstrument）公司推出的一种基于G语言（GraphicsLanguage，图形化编程语言）的虚拟仪器软件开发工具。LabVIEW为虚拟仪器设计者提供了一个便捷、轻松的设计环境。利用它，设计者可以像搭积木一样轻松组建一个测量系统和构造自己的仪器面板，而无需进行任何繁琐的计算机代码的编写。LabVIEW的特点与优点图形化编程方式提供丰富的数据采集、分析及存储的库函数即提供传统的程序调试手段，同时提供独到的高亮执行工具，程序调试、开发更方便包括了DAQ、GPIB、PXI、VX

4、I、RS-232/485、USB在内的各种仪器通信总线标准的功能函数提供大量与外部代码或软件进行连接的机制，如DLL、DDE、ActiveX等强大的网络功能，支持常用网络协议LabVIEW程序实例（前面板）输入控件显示控件按钮LabVIEW程序实例（后面板）生成函数第二部分数据采集的相关介绍数据采集的任务数据采集系统的任务，具体地说，就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的

5、监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。数据采集系统性能的好坏，主要取决于它的精度和速度。模拟信号的数字化处理数据采集的核心过程就是将连续的模拟信号转换成离散的数字信号采样点太多，会占用大量内存单元；采样点太少，会使模拟信号的某些信息被丢失，出现失真现象混叠干扰图中采样频率500Hz，5个正弦波的频率分别为100Hz，200Hz，300Hz，375Hz和400Hz。因为100Hz，200Hz的信号频率小于fs/2，可以由离散信号还原出原始的正弦波连续信号。而300Hz，375

6、Hz和400Hz的信号频率都大于fs/2，故离散信号重构原信号时形成了频率不同于原信号频率的信号，即混叠（aliasing）干扰。采样定理在进行信号采样时，需要遵循采样定理：设连续模拟信号X(t)的频谱为X(f)，以采样间隔Ts采样得到的离散模拟信号为X(nTs)，如果X(f)和Ts满足以下条件，离散信号X(nTs)可以完全确定频谱X(f)X(f)有截止频率(即最高频率)fh，即当

7、f

8、≥fh时，X(f)＝0Ts≤1/2fh或fs≥2fh混叠的消除由采样定理可知，如果要求不产生混叠干扰，首先应使被采样信号X

9、(t)成为有限带宽的信号。为此，对不满足此要求的信号，在采样之前，使其先通过模拟低通滤波器滤除高频成分，使其成为带限信号。这种处理称为抗混叠滤波预处理。其次，应使采样频率fs大于带限信号最高频率fh的2倍，即fs>2fh。在实际工作中，考虑到实际的模拟低通滤波器不可能有理想的截止特性，在其截止频率fh之后总有一定的过渡带，故采样频率常常选为（3～4）fh，甚至更高。量化为了能用计算机处理信号，须将采样信号转换成数字信号，也就是将采样信号的幅值用二进制码来表示，由于二进制码的位数是有限的，只能代表有限个信号的

10、电平，故在编码之前，首先要对采样信号进行“量化”。量化就是把采样信号的幅值与某个最小数量单位的一系列整倍数比较，以最接近于采样信号幅值的最小数量单位倍数来代替该幅值。这一过程称为“量化过程”，简称“量化”。最小数量单位称为量化单位。量化单位定义为量化器满量程电压FSR（FullScaleRange）与2n的比值，用q表示，有：式中，n为量化器的位数，也就是采集卡的采样位数。量化误差由量化引起的误差叫做量化误差（也